Der lokale Einsatz des GLM-4.5V über Hugging Face Transformers erfordert eine hohe Hardwarekonfiguration:
- GPU-AnforderungenLeistungsstarke NVIDIA-Grafikprozessoren mit großem Grafikspeicher, wie die A100- oder H100-Serie, sind erforderlich, um die Rechenanforderungen von 106 Milliarden parametrischen Modellen zu bewältigen.
- Software-Abhängigkeit: Python-Bibliotheken wie Transformers, Torch, Accelerate und Pillow müssen installiert werden (
pip install transformers torch accelerate Pillow) - Prozess der BereitstellungNachdem Sie das Modell von Hugging Face Hub heruntergeladen haben, laden Sie das Modell mit AutoProcessor und AutoModelForCausalLM, wobei Sie darauf achten, dass die
trust_remote_code=Truenamenstorch.bfloat16Datentypen zur Optimierung der Grafikspeichernutzung
Die lokale Bereitstellung eignet sich für Szenarien, die eine Feinabstimmung des Modells oder eine Offline-Nutzung erfordern, erfordert jedoch einen höheren technischen Aufwand und höhere Wartungskosten als API-Aufrufe.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGLM-4.5V: Ein multimodales Dialogmodell, das Bilder und Videos versteht und Code erzeugtDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche Hardware-Anforderungen gelten für den lokalen Einsatz von GLM-4.5V?
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